在電商行業(yè)的激烈競爭中，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策成為企業(yè)脫穎而出的關(guān)鍵。下面分享一次完整的電商數(shù)據(jù)分析項目經(jīng)歷，涵蓋從數(shù)據(jù)采集到最終數(shù)據(jù)決策的各個環(huán)節(jié)。
一、數(shù)據(jù)采集
（一）明確數(shù)據(jù)來源
- 平臺后臺數(shù)據(jù)：電商平臺自身提供了豐富的數(shù)據(jù)，如訂單數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)（瀏覽、點擊、收藏、加購等）、商品信息數(shù)據(jù)（商品詳情、價格、庫存等）。以某知名電商平臺為例，通過其開放的 API 接口，可以定時獲取近 30 天內(nèi)的所有訂單數(shù)據(jù)，包括訂單編號、下單時間、用戶 ID、商品 ID、商品數(shù)量、商品價格、支付方式等詳細信息。
- 第三方數(shù)據(jù)：為了獲取更全面的市場信息，還引入了第三方數(shù)據(jù)，如行業(yè)報告、競爭對手的公開數(shù)據(jù)等。例如，從專業(yè)的市場調(diào)研機構(gòu)購買行業(yè)季度報告，了解行業(yè)整體的銷售趨勢、熱門品類以及消費者偏好變化等宏觀數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有助于從更廣闊的視角分析企業(yè)在市場中的位置。
（二）采集方法與工具
- 技術(shù)手段：利用 Python 編寫腳本進行數(shù)據(jù)采集。對于平臺 API 接口的數(shù)據(jù)獲取，使用 Python 的 requests 庫發(fā)送 HTTP 請求，按照 API 文檔要求傳遞參數(shù)，獲取 JSON 格式的數(shù)據(jù)響應(yīng)。例如，在獲取訂單數(shù)據(jù)時，根據(jù)時間范圍和分頁參數(shù)，循環(huán)發(fā)送請求，確保獲取到完整的訂單信息。
2.1 注冊與認證
?注冊淘寶開放平臺賬號?：在開放平臺注冊賬號，并完成企業(yè)或個人身份的實名認證。
?創(chuàng)建應(yīng)用?：登錄淘寶開放平臺后，進入“我的應(yīng)用”頁面，點擊“創(chuàng)建應(yīng)用”，填寫應(yīng)用相關(guān)信息并提交審核。審核通過后，將獲得AppKey和AppSecret，這是后續(xù)調(diào)用API接口的必要憑證。
二、數(shù)據(jù)清洗
（一）處理缺失值
- 識別缺失值：在導(dǎo)入數(shù)據(jù)到 Python 的 Pandas 庫后，使用
isnull()函數(shù)快速識別出數(shù)據(jù)集中的缺失值。例如，在訂單數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)部分訂單的 “收貨地址” 字段存在缺失值。 - 處理策略：對于不同類型的數(shù)據(jù)，采取不同的處理方法。對于數(shù)值型數(shù)據(jù)，如果缺失比例較小，采用均值、中位數(shù)或眾數(shù)進行填充；對于非數(shù)值型數(shù)據(jù)，如 “收貨地址”，考慮到其重要性，直接刪除缺失值所在的記錄，因為缺失收貨地址的訂單無法正常發(fā)貨，對分析發(fā)貨和配送環(huán)節(jié)沒有實際意義。
（二）糾正錯誤值
- 數(shù)據(jù)一致性檢查：檢查數(shù)據(jù)的格式和邏輯一致性。例如，在商品價格數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)部分價格出現(xiàn)負數(shù)，這顯然不符合實際情況。通過數(shù)據(jù)的來源追溯和邏輯判斷，確定是數(shù)據(jù)錄入錯誤，將這些錯誤值修正為正確的價格。
- 異常值處理：使用箱線圖等方法識別異常值。在分析商品銷量數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)個別商品的銷量遠遠高于其他商品，經(jīng)過進一步調(diào)查，發(fā)現(xiàn)是由于促銷活動期間的特殊情況導(dǎo)致的。對于這類異常值，根據(jù)業(yè)務(wù)需求進行特殊標記或單獨分析，以避免對整體數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生過大影響。
（三）數(shù)據(jù)去重
- 重復(fù)記錄識別：利用 Pandas 庫的
duplicated()函數(shù)查找數(shù)據(jù)集中的重復(fù)記錄。在訂單數(shù)據(jù)中，可能由于網(wǎng)絡(luò)問題或系統(tǒng)故障，出現(xiàn)了重復(fù)的訂單記錄。 - 去重操作：對于完全重復(fù)的記錄，直接使用
drop_duplicates()函數(shù)刪除，確保每條訂單記錄的唯一性，保證數(shù)據(jù)分析的準確性。
三、數(shù)據(jù)分析與可視化
（一）數(shù)據(jù)分析方法
- 描述性統(tǒng)計分析：對關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標進行描述性統(tǒng)計，如計算訂單金額的均值、中位數(shù)、最大值、最小值以及標準差等，了解訂單金額的分布情況。通過這些統(tǒng)計量，可以直觀地了解電商業(yè)務(wù)的整體銷售水平和波動情況。
- 相關(guān)性分析：使用 Python 的
corr()函數(shù)分析不同變量之間的相關(guān)性。例如，分析商品銷量與價格、促銷活動之間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)商品價格與銷量呈負相關(guān)，而促銷活動與銷量呈正相關(guān)，這為后續(xù)的定價策略和促銷活動策劃提供了數(shù)據(jù)支持。
（二）可視化工具與圖表類型
- 工具選擇：采用 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 庫進行數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是一個基礎(chǔ)的繪圖庫，提供了豐富的繪圖函數(shù)；Seaborn 則基于 Matplotlib，提供了更高級、美觀的繪圖風(fēng)格和函數(shù)，更適合繪制統(tǒng)計圖表。
- 圖表類型：
- 折線圖：用于展示時間序列數(shù)據(jù)的變化趨勢。例如，繪制近一年的月銷售額折線圖，清晰地展示銷售額的季節(jié)性波動和整體增長趨勢。
- 柱狀圖：對比不同類別數(shù)據(jù)的大小。在分析不同品類商品的銷量時，使用柱狀圖可以直觀地看出各個品類的銷售差異。
- 散點圖：分析兩個變量之間的關(guān)系。在相關(guān)性分析中，通過散點圖展示商品價格與銷量的關(guān)系，更直觀地呈現(xiàn)兩者之間的負相關(guān)趨勢。
四、數(shù)據(jù)決策
（一）制定營銷策略
- 精準營銷：根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)分析，將用戶分為不同的群體，如高價值用戶、潛在用戶、流失用戶等。對于高價值用戶，提供專屬的優(yōu)惠活動和個性化的推薦服務(wù)，以提高用戶的忠誠度和復(fù)購率；對于潛在用戶，通過針對性的廣告投放和營銷活動，吸引他們進行首次購買。
- 促銷活動優(yōu)化：根據(jù)促銷活動與銷量的相關(guān)性分析結(jié)果，優(yōu)化促銷活動的策劃和執(zhí)行。例如，在銷量較低的季節(jié)，加大促銷力度，選擇合適的促銷方式（如滿減、折扣、贈品等），提高商品的銷量和銷售額。
（二）優(yōu)化商品管理
- 商品選品：根據(jù)不同品類商品的銷售數(shù)據(jù)和市場趨勢，調(diào)整商品選品策略。淘汰銷量長期低迷的商品，引入市場需求旺盛的新品，優(yōu)化商品結(jié)構(gòu)，提高商品的整體競爭力。
- 定價策略：結(jié)合商品成本、市場價格和銷量數(shù)據(jù)，制定合理的定價策略。對于價格敏感型商品，適當(dāng)降低價格以提高銷量；對于高附加值商品，維持較高的價格以保證利潤空間。
（三）提升用戶體驗
- 優(yōu)化購物流程：通過分析用戶在購物過程中的行為數(shù)據(jù)，找出購物流程中的痛點和瓶頸，如頁面加載速度慢、支付流程繁瑣等。針對這些問題，優(yōu)化網(wǎng)站或 APP 的性能，簡化支付流程，提高用戶的購物體驗。
- 客戶服務(wù)改進：根據(jù)用戶反饋數(shù)據(jù)和投訴記錄，分析客戶服務(wù)中存在的問題，如客服響應(yīng)時間長、解決問題效率低等。通過加強客服培訓(xùn)、優(yōu)化客服排班等措施，提升客戶服務(wù)質(zhì)量，提高用戶滿意度。
通過這次電商數(shù)據(jù)分析項目，深刻體會到數(shù)據(jù)在電商業(yè)務(wù)中的核心價值。從數(shù)據(jù)采集到數(shù)據(jù)決策的每一個環(huán)節(jié)都緊密相連，只有通過嚴謹?shù)臄?shù)據(jù)處理和深入的分析，才能為企業(yè)的決策提供有力支持，實現(xiàn)電商業(yè)務(wù)的持續(xù)增長和優(yōu)化。
